論文の概要: Improving Relational Database Interactions with Large Language Models: Column Descriptions and Their Impact on Text-to-SQL Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04691v1
• Date: Thu, 8 Aug 2024 13:10:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 17:30:10.208849
• Title: Improving Relational Database Interactions with Large Language Models: Column Descriptions and Their Impact on Text-to-SQL Performance
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルとのリレーショナルデータベースインタラクションの改善:カラム記述とテキスト-SQLパフォーマンスへの影響
• Authors: Niklas Wretblad, Oskar Holmström, Erik Larsson, Axel Wiksäter, Oscar Söderlund, Hjalmar Öhman, Ture Pontén, Martin Forsberg, Martin Sörme, Fredrik Heintz,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LL)を用いて,データベースのセマンティックレイヤとして情報的列記述を生成する方法について検討する。 LLMと人間アノテーションによって生成・改良されたゴールドスタンダードのカラム記述を用いたデータセットを作成しました。 詳細なコラム記述はテキストとテキストの精度を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5840833611282052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Relational databases often suffer from uninformative descriptors of table contents, such as ambiguous columns and hard-to-interpret values, impacting both human users and Text-to-SQL models. This paper explores the use of large language models (LLMs) to generate informative column descriptions as a semantic layer for relational databases. Using the BIRD-Bench development set, we created \textsc{ColSQL}, a dataset with gold-standard column descriptions generated and refined by LLMs and human annotators. We evaluated several instruction-tuned models, finding that GPT-4o and Command R+ excelled in generating high-quality descriptions. Additionally, we applied an LLM-as-a-judge to evaluate model performance. Although this method does not align well with human evaluations, we included it to explore its potential and to identify areas for improvement. More work is needed to improve the reliability of automatic evaluations for this task. We also find that detailed column descriptions significantly improve Text-to-SQL execution accuracy, especially when columns are uninformative. This study establishes LLMs as effective tools for generating detailed metadata, enhancing the usability of relational databases.
• Abstract（参考訳）: リレーショナルデータベースは、曖昧な列や難解な解釈値などのテーブル内容の非形式的な記述に悩まされ、人間のユーザとText-to-SQLモデルの両方に影響を与えます。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,関係データベースのセマンティックレイヤとして情報的列記述を生成する。 BIRD-Bench 開発セットを用いて LLM と人間アノテータによって生成・洗練されたゴールド標準カラム記述付きデータセットである \textsc{ColSQL} を開発した。 GPT-4oとCommand R+は高品質な記述生成に優れていた。 さらに,モデル性能を評価するためにLLM-as-a-judgeを適用した。 この手法は人間の評価とうまく一致しないが、その可能性を探究し、改善すべき領域を特定するためを含む。 このタスクの自動評価の信頼性を向上させるには、さらなる作業が必要である。 また、詳細な列記述により、特に列が非形式的である場合、テキストからSQLへの実行精度が大幅に向上することがわかった。 本研究では,LLMを詳細なメタデータを生成する効果的なツールとして確立し,リレーショナルデータベースのユーザビリティを向上させる。

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